推特文本情感分析数据集TweetTextSentimentAnalysis-kawehburg
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 自然语言处理, 社交媒体, 文本挖掘, 机器学习, 情感标注, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文文本数据，记录了推文内容及其对应的情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态文本数据集。
地理范围：数据来源于全球Twitter用户，涵盖广泛的地理区域。
数据维度：包括textID（推文唯一标识符）、text（推文文本内容）、selected_text（与情感相关的文本片段）、sentiment（情感标签，包括positive、negative和neutral三种）以及kfold（交叉验证折数，用于模型评估）等字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含多个文件，如train.csv、test.csv、sample_submission.csv以及带kfold字段的交叉验证数据集。
来源信息：数据来源于公开的竞赛或研究项目，已进行文本清洗和情感标注。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、自然语言处理等相关领域的研究和应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于情感分析、文本挖掘、自然语言处理等领域的学术研究，例如情感识别、观点挖掘、情绪分析等。
行业应用：为社交媒体分析、舆情监测、市场调查等行业提供数据支持，尤其适用于品牌声誉管理、客户反馈分析等。
决策支持：支持企业和组织进行市场趋势分析、产品改进和决策制定，帮助了解用户对产品或服务的看法。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉情感分析任务，构建和评估情感分类模型。
此数据集特别适合用于探索推文文本与情感标签之间的关系，帮助用户构建情感分类模型、提升情感分析的准确性和鲁棒性。
